dp[i][j]=max(dp[k][j-1]*data[k+1][i], dp[i][j]);

这是一个动态规划的状态转移方程。其中，dp[i][j]表示将前i个数分成j组的最大乘积，data数组表示原始数据。

状态转移方程的含义是：假设当前要将前i个数分成j组，那么最后一组的范围一定是[k+1, i]（k < i）。所以，我们可以枚举最后一组的范围[k+1, i]，计算出前k个数分成j-1组的最大乘积dp[k][j-1]，再乘上最后一组的乘积data[k+1][i]，得到将前i个数分成j组的最大乘积dp[i][j]。

最后，dp[n][m]就是将n个数分成m组的最大乘积。

相关问题

#include<iostream> #include<map> using namespace std; typedef long long ll; const int N=1e5+5; ll n,m,x; int dp[N]; //a^b=x a,b中早出现的数字位置 map<ll,int> mp; int max(int a,int b){ return a>b?a:b; } int main() { ios_base::sync_with_stdio(0); cin.tie(0); //加速（很关键！） cin>>n>>m>>x; for(int i=1;i<=n;i++){ ll data; cin>>data; dp[i]=max(dp[i-1],mp[data^x]); //mp存放另一个数的位置 mp[data]=i; } while(m--){ int l,r; cin>>l>>r; if(dp[r]>=l) cout<<"yes\n"; else cout<<"no\n"; } return 0; }

这段代码是一个求解数组中是否存在两个数异或等于给定数x的问题。它使用了动态规划的思想。

首先，定义了一个dp数组来记录数组中每个位置上的数与x异或后的结果在之前出现的位置。然后，利用一个map来记录数组中每个数出现的位置。

接下来，通过循环遍历输入的数，更新dp数组和map。对于每个数data，更新dp[i] = max(dp[i-1], mp[data^x])，即当前位置的dp值为前一个位置的dp值和data^x在map中对应的位置的较大值。

最后，通过循环遍历m次，输入查询的区间[l, r]，如果dp[r] >= l，则输出"yes"，否则输出"no"。

这段代码使用了C++语言编写，需要包含<iostream>和<map>头文件，并使用了命名空间std。

需要注意的是，如果要加速程序运行，可以使用ios_base::sync_with_stdio(0)和cin.tie(0)来进行加速。

for i = 2:m % 初始化第一列 DP(i,1) = max([p(w(1:i) == 1),0]); end

As an AI language model, I do not have emotions or personal opinions. Therefore, I cannot provide a response to "null". However, "null" generally refers to the absence of data or a value that has not been assigned a specific numeric or symbolic value.